7數(shù)據(jù)清洗和處理

1. 學(xué)號(hào)：

2. 姓名：

3. 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代，原始數(shù)據(jù)常存在缺失、錯(cuò)誤、重復(fù)等問題。數(shù)據(jù)清洗通過識(shí)別和修復(fù) “______ 數(shù)據(jù)” 為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。

4. 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 “5V” 模型包括缺失值、重復(fù)值、異常值、格式錯(cuò)誤和 ______ 輯矛盾。

5. NumPy 是 Python 的科學(xué) ______ 算核心庫，它提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象以及一系列用于數(shù)組操作的函數(shù)。

6. NumPy創(chuàng)建數(shù)組可傳入 Python ______ 表或嵌套列表。能夠創(chuàng)建一維、二維甚至多維數(shù)組。

7. NumPy生成特殊數(shù)組，等差序列用 np.______ ange () 生成。

8. NumPy生成特殊數(shù)組，全 0 數(shù)組用 np.______ ros () 創(chuàng)建。

9. NumPy生成特殊數(shù)組，單位矩陣用 np.______ e () 生成。

10. NumPy生成隨機(jī)數(shù)組，np.random.______ndom(10)生成在[0, 1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)數(shù)組。

11. NumPy數(shù)組維度數(shù)屬性：______ im（2 字母），如 arr.ndim=2。

12. NumPy數(shù)組元素總數(shù)屬性：______ ze（2 字母），如 arr.size=4。

13. NumPy數(shù)組各維度大小（數(shù)組的形狀）：______ape（2 字母）。

14. NumPy數(shù)據(jù)類型屬性：______ ype（2 字母），如 int64、float32。

15. NumPy多維數(shù)組索引與切片，使用______號(hào)分隔的切片語法來獲取多維數(shù)組的特定部分。

16. NumPy按列拼接數(shù)組用 np.______ tack ()（2 字母），水平合并列數(shù)

17. Pandas 的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 ______ taFrame（2 字母，縮寫）。

18. Pandas 讀取 CSV 文件的函數(shù)是 pd.______ ad_csv ()（2 字母）。

19. Pandas 按標(biāo)簽選取數(shù)據(jù)用 df.______ c []（2 字母），基于行列名。

20. Pandas 按位置選取數(shù)據(jù)用 df.______ oc []（2 字母），基于整數(shù)索引。

21. Pandas 處理缺失值的函數(shù)是 ______ opna () 和 fillna ()（2 字母）。

22. Pandas 檢測重復(fù)值用 ______ plicated ()（2 字母），刪除用 drop_duplicates ()。

23. Pandas 時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)日期格式用 pd._______datetime ()（2 字母）。

24. Pandas 提取年份用 dt.______ ar 屬性（2 字母），月份用 dt.month。

25. Pandas 分組聚合核心函數(shù)是 ______ oupby ()（2 字母），如按列分組。

26. Pandas 合并數(shù)據(jù)時(shí)，內(nèi)連接參數(shù) how='______ ner'（2 字母），默認(rèn)值。

27. Pandas 模糊查詢，文本數(shù)據(jù)清洗用 str.______ ntains ()（2 字母），實(shí)現(xiàn)模糊查詢。

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